5g以上のワイヤレス技術でアクティブフィルタの未来

ワイヤレスコミュニケーションにおけるアクティブフィルタの拡大の重要性

4G LTEから5Gまでのワイヤレスネットワークの急速な拡大は、無線周波数(RF)フロントエンドコンポーネントに関する非推奨の要求を配置しました。これらの中、フィルタは、信号の完全性を維持し、干渉を管理し、効率的なスペクトル使用を可能にするために不可欠です。アクティブフィルタは、操作アンプやトランジスタなどの増幅要素を組み込んでおり、調整機能、サイズ、およびゲインを提供する能力に関する明確な利点を提供します。 5Gネットワークが成熟した研究と6GGGがアクティブフィルタを加速し、インテリジェントなフィルタを加速する、より簡単な機能が、より迅速で、より迅速で、より迅速で、より迅速で、より迅速で、より効率的な選択が可能です。

アクティブフィルタの基礎:プライマー

アクティブフィルタは、アクティブコンポーネントを、通常、オペアンプやトランジスタと組み合わせて、抵抗器やコンデンサを組み合わせて、信号の周波数応答を形作ります。パッシブフィルタとは異なり(インダクタ、コンデンサー、抵抗器にのみ頼る)、アクティブフィルタは、電圧増加を提供し、高入力インピーダンスを発揮し、低出力インピーダンスを提供します。これらの特性は、エフェクトのロードを最小限に抑える複雑なシステムに統合するのに適しています。

一般的なアクティブフィルタトポロジーには、[]]]Sallen-Keyアーキテクチャ、マルチフィードバック(MFB)設計、およびステート変数(biquad)フィルタが含まれます。各トポロジーは、コンポーネントの感度、Qファクタの柔軟性、およびチューニングの容易さの面でトレードオフを提供します。 5G以上の文脈では、デザイナーはしばしば高選択(急速ロールオフ条件)、および高電力範囲でフィルタを優先順位付けします。

5Gネットワークにおけるアクティブフィルタの重要な機能

5Gは、サブ6GHz(FR1)、ミリ波(FR2、24-52GHz)、および新興FR3バンド(7–24GHz)の3つの主要な周波数帯域にわたって動作します。アクティブフィルタは、いくつかの重要な役割を果たします。

干渉抑制および信号の整合性

密な都市展開では、基地局やユーザー機器は、隣接するチャンネル、Wi-Fi、またはレガシーのセルラー信号から帯域外遮断器を拒否しなければなりません。高Qファクタを持つアクティブフィルタは、低インサート損失を維持しながら、シャープな拒絶反応を提供でき、パッシブフィルタはより高い周波数で達成するのに苦労します。

騒音管理

アクティブフィルタは、後続処理ステージの前に、目的の信号を増幅することにより、信号対騒音比(SNR)を向上させるように設計することができます。しかし、アクティブな要素自体は、熱と明滅の騒音を発生させます。低騒音のオペアンプや最適化されたフィードバックネットワークを含む、慎重に設計は、ゲインとノイズの数値のバランスをとる必要があります。

多岐にわたるキャリア集約支援

5Gネットワークは、複数の周波数帯を組み合わせて、データスループットを増加させることが多いキャリアアグリゲーションを使用します。フライの中央周波数間で切り替えることができる再構成可能なアクティブフィルタは、各バンドの専用のフィルタバンクを必要としずに、この柔軟性を有効にするのに不可欠です。

アクティブフィルタ設計における新興技術

再構成可能で調整可能なフィルター

調整性は重要な傾向です。Varactor ダイオード、スイッチ付きコンデンサー配列、MEMS 変数コンデンサーは中心の頻度および帯域幅調節を可能にします。これらのコンポーネントは、フィルタがチャネルの状態、干渉パターン、またはスペクトル配分を変更するように適応することを可能にします。例えば、5G の小さなセルは、近くのバンドで動作する軍事レーダーと干渉することを避けるために調整可能なアクティブフィルタを使うかもしれません。

mmWave 用の統合アクティブフィルタ

ミリ波周波数(28、39 GHz)は、低成分Qおよび高麻薬効果による従来のフィルタ設計の課題をポーズします。負の抵抗補償で伝送ライン共鳴器を使用して、高選択性オンチップを達成することができます。 CMOSまたはSiGe BiCMOSプロセスの統合活性フィルタは、フェーズドアレイアンテナとビームフォーミングシステムに有効になり、サイズと消費電力が重要である。

機械学習駆動適応

人工知能はリアルタイムフィルタの最適化にますます適用されます。ニューラルネットワークは、スペクトル占有率を監視し、フィルタ係数を調整したり、トポロジーを切り替えたりして、ビットエラーレートを最小限に抑えることができます。このアプローチは、認知ラジオとソフトウェア定義されたラジオ(SDR)に特に有望です。フィルタリングレイヤーの敏捷性は、デジタルベースバンドの柔軟性に一致する必要があります。

アクティブ対パッシブフィルタ:各々を使用するとき

アクティブフィルタは、チューニング性とゲインを提供しますが、パワー消費量と潜在的な非線形性も導入します。大容量の透過パスでは、パッシブフィルタは、歪みなしで高電圧と電流を処理する能力のために、ワークホースを維持します。アクティブフィルタは、受信機チェーン、中間周波数(IF)ステージ、およびベースバンド処理でより一般的に見られます。アクティブとパッシブの選択肢は、周波数、電力レベル、リニアリティ要件、システム統合によって異なります。

次世代システムにおけるアクティブフィルタの課題

騒音・リニアリティトレードオフ

アクティブコンポーネントは、受信機の感度を低下させることができるノイズを生成します。同時に、高直線性(低変調歪み)を達成すると、低騒音と低電力消費と競合することが多い。多くの場合、これらのトレードオフを慎重に管理する必要があります。多くの場合、ノイズキャンセレーションやマルチフィードバックトポロジーなどの技術を使用して。

パワー消費量

アクティブフィルタはDC電力を消費します。スマートフォンなどのバッテリー操作デバイスでは、電力予算がきつく。低電力設計技術は、サブスレッジ操作、動的バイアス、デューティサイクリングなど、パフォーマンスを犠牲にすることなくエネルギーフットプリントを削減するために調査されています。

統合コンプレックス

単一チップの他のRFブロック(LNA、ミキサー、VCO)でアクティブフィルタを統合するには、パラシティックカップリングを防ぐため、慎重に分離とレイアウトが必要です。フィルターステージとデジタル回路のクロストークは、不安定性を引き起こす可能性があります。高度なパッケージングとモノリシックマイクロ波集積回路(MMIC)設計方法論は不可欠です。

6Gへのパス:Terahertzの周波数でアクティブフィルタ

5Gを超えて、6Gは1ms以下の遅延、およびサブTHzおよびTHzバンド(100 GHzから3 THz)の使用、1秒あたりのテラビットのデータレートを想定しています。これらの周波数では、過負荷要素に基づく従来のフィルタ設計は、非常に小さな波長と高損失のために非現実的になります。アクティブフィルタは、負の抵抗、分散増幅、量子効果デバイス(e.g.、反復)を悪用し、ギャップを抽出し、検出する方向に変化するアプローチします。

さらに、インテリジェントな表面、レーザー光線、および大規模なMIMOの6Gの信頼性は、要素レベルで再構成できるフィルタが必要になります。アクティブフィルタリングは、空間と周波数を同時にフィルタリングするアンテナ配列に直接埋め込むことができます。

アクティブフィルタ性能を運転する材料革新

半導体材料は、アクティブフィルタの設計スペースを拡大しています。

[]Gallium Nitride(GaN)[]は、高分解電圧と電力処理を提供し、リニア性と堅牢性が重要である送信機フロントエンドのアクティブフィルタを有効にします。
[]シリコンオン絶縁体(SOI)とSiGeは、ノイズ性能と高いカットオフ周波数を改善し、ミリメートル波受信機の低ノイズ活性フィルタに理想的です。
2D素材をグラフェンやトランジションメタルのジカルジフェニドのような2D素材を高出力にすることで、非前例のない周波数の敏捷性を超低電力アクティブフィルタに導きます。

リアルワールド・アプリケーションと事例

アクティブフィルタはすでに5Gインフラストラクチャーに展開されています。例えば、一部のマクロベースステーションでは、FDDとTDDバンドのキャリア集計を処理するために、再構成可能なアクティブバンドパスフィルタを使用します。大規模なMIMOシステムでは、統合フェーズシフトを備えたアクティブフィルタは、フロントエンドでビームフォーミングを可能にし、デジタルバックホールの複雑性を減らします。

自動車5G(C-V2X)は、低レイテンシを維持しながら、他の車や道路ユニットから信号を詰め込むことを拒絶する活性フィルターから恩恵を受けています。同様に、非鉄ネットワーク(NTN)用の衛星通信端末は、適応型アクティブフィルタを使用して、ドップラーシフトと複数の星から干渉を処理します。

今後の研究の方向性

[]N-Path アクティブブートストラップ[ のフィルタを N-path の動作周波数を拡張します。(パッシブ LC タンクをより高い周波数に混合します) アクティブスイッチと mmWave バンドをカバーするステージを獲得します。
Neuromorphic Active Filters[: 明示的なアルゴリズムの更新なしで学習し、適応するフィルタを作成するために、生物ニューラルネットワークを模倣します。
[量子高められた活動的なフィルター[:量子コミュニケーションの中継器のための低温学の温度のほぼゼロ騒音の性能を達成するためにJosephsonの接合または他の量子装置を使用して。

コンテンツ

アクティブフィルタは、ワイヤレスシステムでサポートするコンポーネントではありません。5Gおよび将来のネットワークで必要とされる敏捷性とパフォーマンスの中央のアクセサになります。周波数が上昇するにつれて、電力予算が締まり、干渉環境がより複雑になり、低騒音と高リニアリティの周波数応答を動的に形成する能力は決定的です。ディープサーキットトポロジー、および適応アルゴリズムは、シームレスで高容量なインターフェースのロックを解除することを約束します。 [F]Felt[F] と [Ftunert] のデバイスは、関連性を監視します。 [Felt] [Felt] は、 [Felt] の関連性を監視します。 [F] [F] [Felt[F] は、 [Felt] [F] および [Felt[F] の関連性:[F] の関連性: [F] の関連性: [F] の関連性: [F] の関連性: [Felt[F] の領域: [F] の領域: [F] の領域: [F] の領域: [F]